天文台今午（17日）12時15分發出特別天氣提示，指位於菲律賓以東的熱帶氣旋預計明晚（18日）至週六（19日）初時進入本港800公里範圍，屆時將發出一號戒備信號，並考慮於週六日間改發三號強風信號。天文台強調，將根據氣旋與珠江口距離、強度變化及本地風力情況，評估是否需於週日提升熱帶氣旋警告信號級別。然而，Windy 應用程式提供的 ECMWF 模型數據顯示，該氣旋移動速度明顯較慢，至週日（20日）中心仍滯留菲律賓北部海域，與天文台預測的快速西移路徑存在顯著差異；同時 ECMWF 顯示中心風速高達 93kt（約 172km/h），較天文台估算的 145km/h 更為強勁，反映不同模型對氣旋強度評估存在分歧。
ECMWF 預測颱風強度比天文台高
天文台指出氣旋路徑及強度仍存變數，Windy 的 ECMWF 模型亦顯示類似不確定性，惟兩者在具體預測細節上有所出入。
將命名「韋帕」 天文台預測週日晚逼近本港 Windy顯示持續影響菲北今日（17日）上午10時，位於菲律賓以東的熱帶低氣壓集結於馬尼拉以東約730公里，天文台預測其以時速約22公里向西北移動，趨向呂宋北部並逐漸增強，隨後逼近廣東西部沿岸。受其相關強風區及外圍雨帶影響，本港週六稍後至週一將出現狂風大驟雨及雷暴，風勢顯著增強，海面會有大浪及湧浪，市民應遠離岸邊及避免水上活動。
該熱帶氣旋增強為熱帶風暴後，將獲命名「韋帕」。根據天文台熱帶氣旋路徑預測，氣旋將於週六（19日）凌晨進入本港800公里範圍，並於週日（20日）以颱風強度進入400公里範圍，屆時中心附近最高持續風速料達145公里，預計週日晚至週一（21日）凌晨在香港以南約100公里掠過，隨後於廣東西部陽江一帶登陸。
對比之下，Windy 的 ECMWF 模型截圖（聚焦7月20日預測時段）顯示氣旋中心仍位於菲律賓呂宋島北部（如Tuguegarao附近），呈現清晰眼牆結構，中心風速標示為 93kt（約 172km/h），強度明顯高於天文台預測。模型顯示氣旋持續影響菲北陸地，尚未快速移入南海北部，反映 ECMWF 預測的移動速度較天文台緩慢，可能導致影響香港時間延後，或路徑更偏南而不直接逼近本港。此差異可能源於模型對呂宋地形摩擦效應及高空引導氣流的不同模擬結果。
最強風速可能延至周一更晚
天文台熱帶氣旋路徑圖顯示快速西移趨勢，而 Windy ECMWF 截圖則預測氣旋至20日仍停留菲北。
天文台預測該熱帶氣旋將於週末至下週初為廣東沿岸及南海北部帶來狂風驟雨及雷暴，海面會有大浪及湧浪。受廣闊低壓槽影響，華南沿岸下週中期仍會有幾陣驟雨。此外，受高空反氣旋影響，今日廣東天氣極端酷熱，本港市區最高氣溫約35度，新界再高1至2度，局部地區有驟雨。
週日週一風力達烈風程度 Windy預測陣風相若但高峰或延遲根據天文台九天天氣預報，週六（19日）起風力逐步增強，初期吹微風2級，漸轉北至東北風4至5級，離岸間中達6級。週六大致多雲，有幾陣驟雨，日間部分時間有陽光及酷熱，稍後驟雨增多並有狂風雷暴，海面有湧浪。週日（20日）及週一（21日）間中出現狂風驟雨及雷暴，雨勢有時頗大，海面有大浪及湧浪。
其中週日吹東至東北風5至6級，離岸及高地達8級。天文台同時調高週一（21日）風力預測，預計初期吹東南風6級，離岸及高地達8級，稍後轉為東南風5至6級，較原先預測「離岸及高地達7級」更高。按蒲福氏風級，8級風力屬烈風程度，平均風速達63至75公里，相當於8號風球標準。
Windy 的 ECMWF 模型對本港風力預測顯示，7月20至21日期間風速可達 19 至 24kt（約 35 至 44km/h），陣風高達 40 至 42kt（約 74 至 78km/h），與天文台預測的烈風程度相近。惟因模型顯示氣旋中心仍停留菲北，意味影響高峰可能延至週一或更晚。雨量預測方面，模型顯示20日起持續降雨（最高逾 8mm），整體風雨強度與天文台預測相似，主要差異在於影響時間點。
天文台昨日（16日）發表的天氣隨筆指出，現時多數電腦模式預測該熱帶氣旋將於本週後期靠近呂宋一帶，其強度變化取決於呂宋地形影響。隨後氣旋將受高空反氣旋南側引導氣流牽引，移入南海北部並逐漸增強。按現時預測，下週初該熱帶氣旋較大機會移向廣東西部沿岸，當地風力將逐步增強，但各模式對氣旋移動速度、路徑及強度預測仍存分歧。Windy 的 ECMWF 模型正反映此差異，顯示氣旋至20日仍受呂宋影響，移動較緩慢且強度更強，可能導致登陸位置偏西或強度維持更長時間。
天文台特別提及，近兩三年人工智能電腦模式發展迅速，初步統計分析顯示，AI 模式在大尺度天氣形勢預報表現已達到甚至略優於傳統電腦模式水平，而對熱帶氣旋路徑預報誤差普遍較傳統模式為小，尤其在較長預報時效方面。相對而言，ECMWF 作為傳統高解析度全球模型，透過 Windy 平台提供的視覺化預測可作補充參考，但使用者需注意模型間差異（如路徑延遲及強度高估等），並應綜合多源數據進行風險評估。
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